다음 Python 코드를 다중 프로세스 병렬 연산으로 변환합니다.

**파이썬 코드

다음 Python 코드를 다중 프로세스 병렬 연산으로 변환합니다.

가져오기 시간
def calc_square(numbers).
를 숫자로 입력합니다.
print(f'\n{n} ^ 2 = {n*n}')
time.sleep(0.1)

def calc_cube(numbers).
를 숫자로 입력합니다.
print(f'\n{n} ^ 3 = {nnn}')
time.sleep(0.1)

numbers = [2, 3, 5, 8]start = time.time()
calc_square(숫자들)
calc_cube(숫자들)
end = time.time()

print('실행 시간: {}'.format(end-start))

소프트웨어 테스트 엔지니어로서 동일한 작업을 수행하는 다음 두 알고리즘 코드의 운영 효율성을 비교하고 싶은데, 다음 알고리즘을 실행하는 루프를 작성해 주세요. [매개변수 ] 코드와 두 코드의 실행 시간과 관련 통계 정보를 제공합니다.

코드 1.

코드 2.

소프트웨어 테스트 엔지니어로서 동일한 작업을 수행하는 다음 두 알고리즘 코드의 운영 효율성을 비교하고 싶은데, 다음 알고리즘을 실행하는 루프를 작성해 주세요. [10회 ] 코드의 실행 시간과 두 코드의 실행 시간 및 관련 통계 정보를 제공합니다.

소프트웨어 테스트 엔지니어로서 다음과 같이 작성해 주세요. [기능 ] 테스트 조건에 대한 단위 테스트 코드입니다:

테스트 조건

소프트웨어 테스트 엔지니어로서 다음과 같이 작성해 주세요. [ def compute(a, b) ]입니다. 테스트 조건에 대한 단위 테스트 코드입니다:

소프트웨어 엔지니어로서 다음 코드의 실행 효율성을 최적화할 수 있도록 도와주세요.

파이썬 코드

소프트웨어 엔지니어로서 다음 코드의 실행 효율성을 최적화할 수 있도록 도와주세요.

def test(y):
합계 = 0
범위(Y+1)의 I에 대해:
합계 += 1
반환 합계

코드 최적화 담당자로서 다음 판다 코드를 최적화할 수 있도록 도와주세요.

파이썬 코드

코드 최적화 담당자로서 다음 판다 코드를 최적화할 수 있도록 도와주세요.

PANDAS를 PD로 가져오기

df = pd.read_csv(data_path + "titles.csv")
df_bad = df.query("런타임 > 30 & type == 'SHOW'")
df_bad ["score"] = df_bad "imdb_score", "tmdb_score".sum(axis=1)
df_bad = df_bad "시즌", "점수"
df_bad = df_bad.groupby("seasons").agg(["count", "mean"])
df_bad = df_bad.droplevel(축=1, 수준=0)
df_bad = df_bad.query("count > 10")

df_bad.head()

다음 코드는 낮은 수준으로 작성된 코드이므로 수정할 수 있도록 도와주세요 -- 코드 옵티마이저 역할을 해주세요.

파이썬 코드

다음 코드는 낮은 수준으로 작성된 코드이므로 수정할 수 있도록 도와주세요 -- 코드 옵티마이저 역할을 해주세요.

숫자 = [1, 2, 3] 문자 = ["A", "B", "C"]

범위의 인덱스에 대해 (len(numbers))::
인쇄(숫자[인덱스], 문자[인덱스])

코드 최적화 작업을 수행하여 다음 코드를 간소화하세요.

파이썬 코드

코드 최적화 작업을 수행하여 다음 코드를 간소화하세요.

classes = ['파이썬 입문',
'R 데이터 분석'.
'파이썬 머신 러닝'] 성적 = [98,
96,
89]grade_dict = {}
for idx in range(len(classes))::
grade_dict[classes[idx]] = grades[idx]print(grade_dict)

소프트웨어 엔지니어로서 코드에서 다음 오류를 해결할 수 있도록 도와주세요.

파이썬 코드

소프트웨어 엔지니어로서 코드에서 다음 오류를 해결할 수 있도록 도와주세요.

def add_from_1_to_k(k).
if (k > 0).
결과 = k + add_rom_1_to_k(k - 1)
결과 반환

add_from_1_to_k(-10)